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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110096867B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910392589.7
申请日：2019-05-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种面向Android应用功能的权限推荐方法及系统。所述权限推荐方法包括：获取高于数量阈值的应用程序的文本描述；所述文本描述为描述应用程序功能的文本；根据所述文本描述建立多主题模型；从所述应用程序的信息描述文件Manifest.xml文件中提取危险权限并映射到与所述危险权限相关的权限组，确定危险权限集合；根据所述多主题模型以及所述危险权限集合建立多主题‑权限映射模型；根据所述多主题‑权限映射模型生成推荐权限决策，对需安装的应用程序的权限进行授权权限推荐。采用本发明所提供的权限推荐方法及系统能够为用户提供合理安全的权限推荐，保护用户的隐私安全。
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公开(公告)号：CN111523647B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010339933.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 南开大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种网络模型训练方法、网络模型训练装置、特征选择模型、特征选择方法、特征选择装置、计算机可读存储介质及电子设备。该特征选择方法包括：基于预设需求信息确定与预设需求信息具有第一关联度的多个第一特征；基于多个第一特征生成多个第一特征各自对应的第二特征；将多个第一特征和多个第一特征各自对应的第二特征输入至特征选择模型，以确定与预设需求信息具有第二关联度的第一特征。本发明能够提高特征选择模型在处理线性问题时的可解释性。尤其当第二特征为仿制特征时，本发明实施例通过将仿制特征与特征选择模型相结合的方式，提高了特征选择的速度以及精准度。
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公开(公告)号：CN111523647A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010339933.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种网络模型训练方法、网络模型训练装置、特征选择模型、特征选择方法、特征选择装置、计算机可读存储介质及电子设备。该特征选择方法包括：基于预设需求信息确定与预设需求信息具有第一关联度的多个第一特征；基于多个第一特征生成多个第一特征各自对应的第二特征；将多个第一特征和多个第一特征各自对应的第二特征输入至特征选择模型，以确定与预设需求信息具有第二关联度的第一特征。本发明能够提高特征选择模型在处理线性问题时的可解释性。尤其当第二特征为仿制特征时，本发明实施例通过将仿制特征与特征选择模型相结合的方式，提高了特征选择的速度以及精准度。
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公开(公告)号：CN111259139A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010016938.8
申请日：2020-01-08
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及一种基于安卓应用文本挖掘的权限推荐方法及系统。该方法包括：获取安卓应用的文本；获取安卓应用的权限映射关系；根据安卓应用的文本，利用文档主题模型进行主题挖掘，确定安卓应用的主题；根据权限映射关系和安卓应用的主题构建多主题权限模型；利用多主题权限模型确定安卓应用功能与权限的关系；对安卓应用的文本进行分类；获取分类后的安卓应用的权限映射关系；根据分类后的安卓应用的权限映射关系，确定相似应用与权限的关系；根据安卓应用功能与权限的关系和相似应用与权限的关系确定安卓应用的权限推荐。本发明所提供的上述方法及系统，解决现有技术中不能有效的为用户提供合理安全的权限推荐。
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公开(公告)号：CN110096867A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910392589.7
申请日：2019-05-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种面向Android应用功能的权限推荐方法及系统。所述权限推荐方法包括：获取高于数量阈值的应用程序的文本描述；所述文本描述为描述应用程序功能的文本；根据所述文本描述建立多主题模型；从所述应用程序的信息描述文件Manifest.xml文件中提取危险权限并映射到与所述危险权限相关的权限组，确定危险权限集合；根据所述多主题模型以及所述危险权限集合建立多主题-权限映射模型；根据所述多主题-权限映射模型生成推荐权限决策，对需安装的应用程序的权限进行授权权限推荐。采用本发明所提供的权限推荐方法及系统能够为用户提供合理安全的权限推荐，保护用户的隐私安全。
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